Greta Thunberg como personaje viralizador de los tuit del sector informativo durante la cumbre del clima COP25

Contenido principal del artículo

Rafael Carrasco Polaino
Ernesto Villar Cirujano

Resumen

Introducción: La investigación se centra en evaluar la cobertura mediática de Greta Thunberg durante la cumbre del clima COP25 y su interacción con los medios en Twitter, así como el uso del personaje por los medios para aumentar su impacto en esta red social. Metodología: Se emplearon pruebas estadísticas no paramétricas para clasificar los tuits publicados por los medios de información según la mención a Greta Thunberg, analizando el engagement generado por tuits que la mencionaban en comparación con aquellos que no. Además, se examinó el efecto de elementos multimedia, URLs, o solo texto en el engagement de los mensajes. Resultados: Los tuits que mencionaban a @GretaThunberg generaron mayor engagement que aquellos que solo incluían su nombre. Se observó que la activista no interactuó con cuentas que la mencionaron. Los tuits con elementos multimedia y URLs tuvieron más engagement que los de solo texto. Discusión: Se discute la estrategia de los medios para utilizar la figura de Greta Thunberg en Twitter y cómo las características específicas del contenido afectan el engagement. Conclusiones: La mención directa a @GretaThunberg y la inclusión de elementos multimedia y URLs en los tuits son estrategias efectivas para aumentar el engagement en Twitter, destacando la ausencia de interacción directa de Thunberg con los medios.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Detalles del artículo

Cómo citar
Carrasco Polaino, Rafael, y Ernesto Villar Cirujano. 2021. «Greta Thunberg Como Personaje Viralizador De Los Tuit Del Sector Informativo Durante La Cumbre Del Clima COP25». Revista De Ciencias De La Comunicación E Información 26 (mayo):1-13. https://doi.org/10.35742/rcci.2021.26.e116.
Sección
Las TIC y los movimientos sociales, entidades mediáticas y nuevos lenguajes audi
Biografía del autor/a

Rafael Carrasco Polaino, Universidad Complutense de Madrid

Profesor Contratado Doctor en el departamento de Periodismo y Nuevos Medios de la Universidad Complutense de Madrid. Imparte asignaturas relacionadas con las Tecnologías de la información, y, en concreto, con los medios digitales y sus herramientas. Cuenta con formación y experiencia en el ámbito del diseño y la comunicación a nivel tanto profesional como académico. En el ámbito de la investigación, su trabajo se centra mayoritariamente en el estudio del social media a través del análisis de redes sociales (ARS) y de la estadística. Estas metodologías de estudio las ha aplicado en investigaciones científicas publicadas en diferentes revistas de impacto. Su labor de investigación centrada en las metodologías antes mencionadas las desarrolla tras su estancia investigadora en el Media Innovation Lab de la Universidad de Viena.

Ernesto Villar Cirujano, Universidad Villanueva

Profesor Contratado Doctor en la Universidad Villanueva, de la que es director del Grado en Periodismo. Doctor en Periodismo (UCM) y Máster en Historia Contemporánea por la Universidad Autónoma de Madrid. Profesor de asignaturas de Periodismo Especializado, tecnología y redacción. Miembro de varios proyectos de invetigación y autor de publicaciones científicas en revistas de impacto sobre Periodismo, redes sociales e Historia. Autor de los libros Los espías de Suárez (Espasa, 2015) y Todos quieren matar a Carrero (Libros Libres, 2011). Periodista en activo.

Citas

Alonso-Muñoz, L., & Casero-Ripollés, A. (2018). Communication of European populist leaders on twitter: Agenda setting and the “more is less” effect. Profesional de la Información, 27(6), 1193–1202. https://doi.org/10.3145/epi.2018.nov.03

Blight, M. G., Ruppel, E. K., & Schoenbauer, K. V. (2017). Sense of Community on Twitter and Instagram: Exploring the Roles of Motives and Parasocial Relationships. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 20(5), 314–319. https://doi.org/10.1089/cyber.2016.0505

Carrasco-Polaino, R., Villar-Cirujano, E., & Martín-Cárdaba, M. Á. (2018). Artivismo y ONG: Relación entre imagen y «engagement» en Instagram. Comunicar, 26(57). https://doi.org/10.3916/C57-2018-03

Chou Jen, S., Masanao, O., Takeshi, S., Ken, N., Kanji, S., Junichiro, M., & Ichiro, S. (2020). Constructive Approach for Early Extraction of Viral Spreading Social Issues from Twitter. 12th ACM Conference on Web Science, 96-105. https://doi.org/10.1145/3394231.3397899

Coddington, M., & Holton, A. E. (2014). When the Gates Swing Open: Examining Network Gatekeeping in a Social Media Setting. Mass Communication and Society, 17(2), 236–257. https://doi.org/10.1080/15205436.2013.779717

Demszky, D., Garg, N., Voigt, R., Zou, J., Gentzkow, M., Shapiro, J., & Jurafsky, D. (2019). Analyzing Polarization in Social Media: Method and Application to Tweets on 21 Mass Shootings. NAACL HLT 2019 - 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies - Proceedings of the Conference, 1, 2970–3005. https://doi.org/10.3145/epi.2016.may.05

Estrada, A., Batanero, C., & Fortuny, J. M. (2004). Un estudio sobre conocimientos de estadística elemental de profesores en formación. Educación Matemática, 16(1), 89–111.

Guallar, J., Suau, J., Ruiz-Caballero, C., Sáez, A., & Masip, P. (2016). Redistribución de noticias y debate público en las redes sociales. El profesional de la información, 25(3), 358-366. https://doi.org/10.3145/epi.2016.may.05

Hassan, N. Y., Gomaa, W. H., Khoriba, G. A., & Haggag, M. H. (2018). Supervised Learning Approach for Twitter Credibility Detection. Proceedings - 2018 13th International Conference on Computer Engineering and Systems, (ICCES), 196–201. https://doi.org/10.1109/ICCES.2018.8639315

Herrera-Torres, J. C., Pérez-Tur, F., García-Fernández, J. & Fernández-Gavira, J. (2017). El uso de las redes sociales y el engagement de los clubes de la Liga Endesa ACB. Cuadernos de psicología del deporte, 17 (3), 175-182. https://revistas.um.es/cpd/article/view/313981

Hopke, J. E., & Hestres, L. E. (2018). Visualizing the Paris Climate Talks on Twitter: Media and Climate Stakeholder Visual Social Media During COP21. Social Media + Society, 4(3), 205630511878268. https://doi.org/10.1177/2056305118782687

Kim, J., & Hastak, M. (2018). Social network analysis: Characteristics of online social networks after a disaster. International Journal of Information Management, 38(1), 86–96. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2017.08.003

MacFarland, T. W., & Yates, J. M. (2016). Mann–Whitney U Test. En T. W. MacFarland & J. M. Yates, Introduction to Nonparametric Statistics for the Biological Sciences Using R (pp. 103-132). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-30634-6_4

Massey, F. J. (1951). The Kolmogorov-Smirnov Test for Goodness of Fit. Journal of the American Statistical Association, 46(253), 68–78. https://doi.org/10.1080/01621459.1951.10500769

McQuail, D. (2016). Mass Communication. In The International Encyclopedia of Political Communication (pp. 1–12). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781118541555.wbiepc155

Montells, L. (2016). Engagement en Twitter: qué es y para qué sirve. Metricool. https://bit.ly/2JW459A

Nielsen, R. K., & Schrøder, K. C. (2014). The Relative Importance of Social Media for Accessing, Finding, and Engaging with News. Digital Journalism, 2(4), 472–489. https://doi.org/10.1080/21670811.2013.872420

Noor, S., Guo, Y., Shah, S. H. H., Fournier-Viger, P., & Nawaz, M. S. (2020). Analysis of public reactions to the novel Coronavirus (COVID-19) outbreak on Twitter. Kybernetes, ahead-of-print(ahead-of-print). https://doi.org/10.1108/K-05-2020-0258

Ostertagová, E., Ostertag, O., & Kováč, J. (2014). Methodology and application of the Kruskal-Wallis test. Applied Mechanics and Materials, 611, 115–120. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.611.115

Piñuel-Raigada, J. L. (2002). Epistemología, metodología y técnicas del análisis de contenido. Estudios de sociolingüística, 3(1), 1-42. https://cutt.ly/PfsYoDAf

Royston, P. (1992). Approximating the Shapiro-Wilk W-test for non-normality. Statistics and Computing, 2(3), 117–119. https://doi.org/10.1007/BF01891203

Segerberg, A., & Bennett, W. L. (2011) Social Media and the Organization of Collective Action: Using Twitter to Explore the Ecologies of Two Climate Change Protests. The Communication Review, 14(3), 197-215, https://doi.org/10.1080/10714421.2011.597250

Singer, J. B. (2014). User-generated visibility: Secondary gatekeeping in a shared media space. New Media & Society, 16(1), 55–73. https://doi.org/10.1177/1461444813477833

Skogerbø, E., & Krumsvik, A. H. (2015). Newspapers, Facebook and Twitter. Journalism Practice, 9(3), 350–366. https://doi.org/10.1080/17512786.2014.950471

Smith, M., Ceni A., Milic-Frayling, N., Shneiderman, B., Mendes Rodrigues, E., Leskovec, J., & Dunne, C. (2010). NodeXL: a free and open network overview, discovery and exploration add-in for Excel 2007/2010/2013/2016, from the Social Media Research Foundation. https://goo.gl/m5xRJL

Tornos Inza, E. (2020). Tasa de interacción (engagement) en Twitter. Related: Marketing. https://bit.ly/2MIC46r

Tyagi, A., Babcock, M., & Carley, K. M. (n.d.). Climate Change Debate on Twitter During COP24.